Las redes sociales se han convertido en una parte esencial de nuestras vidas diarias, donde compartimos fotos, pensamientos, interacciones y mucho más. Sin embargo, lo que muchos no saben es que estas plataformas están utilizando nuestros datos, incluidas las fotos y publicaciones, para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial.
Empresas como Meta (Facebook e Instagram), Google y TikTok están utilizando gigantescas cantidades de datos personales para mejorar y entrenar sus algoritmos de IA, sin que muchos usuarios sean conscientes de ello.
¿Qué significa entrenar IA con nuestros datos?
El entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial implica proporcionarle grandes cantidades de datos para que pueda "aprender" y tomar decisiones o realizar predicciones.
En el caso de las redes sociales, estas plataformas recopilan datos masivos de nuestras interacciones: fotos, publicaciones, comentarios, likes, vídeos y más. Al utilizar estos datos, los algoritmos de IA pueden mejorar en tareas como la clasificación de contenido, la personalización de anuncios y la moderación de contenido.
Por ejemplo, una IA entrenada con miles de fotos de personas puede aprender a reconocer patrones faciales, identificar emociones o incluso predecir comportamientos. De manera similar, los algoritmos pueden ser entrenados para identificar contenido "inapropiado" o "no deseado" basándose en las publicaciones y comentarios de los usuarios.
Cómo las redes sociales recopilan nuestra información
Publicaciones y Fotos
Cuando publicamos fotos o textos en redes sociales como Facebook, Instagram o Twitter, estos datos se almacenan en los servidores de la empresa. Aunque muchos usuarios creen que sus datos están limitados a sus círculos sociales, gran parte de esta información, especialmente aquella que es pública, es recopilada y utilizada para entrenar algoritmos de IA.
Un ejemplo reciente es el caso de Meta (la empresa matriz de Facebook e Instagram), que ha admitido que recopila publicaciones públicas y fotos de usuarios adultos en varios países, como Australia, para entrenar sus modelos de inteligencia artificial. La empresa fue cuestionada en una investigación en Australia, donde se confirmó que las fotos y publicaciones públicas de los usuarios desde 2007 habían sido recopiladas para este propósito, sin que los usuarios tuvieran una opción de exclusión.
Datos de interacción
Cada vez que interactuamos con una publicación, ya sea dando "me gusta", compartiendo o comentando, esos datos también son recopilados. Las redes sociales rastrean estos comportamientos para entrenar sus sistemas de IA y ajustar sus algoritmos de contenido. Esto les permite ofrecer contenido más relevante para cada usuario y mejorar sus recomendaciones personalizadas. TikTok, por ejemplo, utiliza ampliamente los patrones de interacción para mejorar su algoritmo "For You", que personaliza el contenido que aparece en el feed del usuario.
Reconocimiento facial
El reconocimiento facial es uno de los campos en los que las redes sociales han utilizado de forma intensiva los datos de los usuarios. En 2020, Facebook acordó pagar una multa de 550 millones de dólares tras una demanda colectiva en Illinois, Estados Unidos, que afirmaba que la plataforma había utilizado datos biométricos de usuarios sin su consentimiento para mejorar su tecnología de reconocimiento facial.
Este sistema estaba basado en las fotos subidas por los usuarios, utilizando su IA para detectar rostros, etiquetarlos automáticamente y entrenar modelos para reconocer personas con mayor precisión. Aunque Facebook desactivó esta función en 2021, este caso destaca el poder que tienen las redes sociales sobre nuestros datos y la forma en que se pueden utilizar sin que estemos completamente conscientes de ello.
Mensajes y conversaciones privadas
Aunque se podría pensar que los mensajes privados están fuera del alcance de las redes sociales, en algunas plataformas no es del todo cierto. Las empresas como Facebook han utilizado herramientas de IA para analizar el contenido de los mensajes con el fin de detectar contenido inapropiado o violaciones de las políticas de la plataforma.
En 2018, Facebook reconoció que su IA había escaneado mensajes privados en Messenger para detectar conversaciones relacionadas con la trata de personas o actividades delictivas. Aunque esta medida puede justificarse desde una perspectiva de seguridad, también plantea importantes preocupaciones sobre la privacidad de los usuarios.
Casos relevantes de uso de datos para entrenar IA
Clearview AI
Una de las controversias más notables en torno a la recolección de datos para entrenar IA es el caso de Clearview AI, una empresa que recolectó miles de millones de fotos de sitios web y redes sociales, como Facebook y Twitter, sin el consentimiento de los usuarios. Estas fotos se utilizaron para entrenar su sistema de reconocimiento facial, que luego fue vendido a fuerzas de seguridad y empresas privadas.
Clearview AI enfrentó múltiples demandas por violar la privacidad de los usuarios, y las redes sociales le prohibieron acceder a sus plataformas para recolectar datos. Sin embargo, este caso reveló cómo las imágenes y otros datos personales pueden ser explotados para entrenar IA sin que los usuarios lo sepan o tengan control sobre su información.
Meta y el uso de publicaciones de usuarios australianos
En 2023, Meta fue llamada a una investigación en Australia, donde se reveló que la empresa había estado utilizando publicaciones y fotos públicas de usuarios adultos australianos desde 2007 para entrenar sus modelos de IA, sin ofrecer ninguna opción de exclusión. Mientras que los usuarios en la Unión Europea tienen la posibilidad de optar por no participar en la recolección de datos debido a las estrictas leyes de privacidad, los australianos no cuentan con esta protección.
Este caso ha suscitado un debate sobre las lagunas en las leyes de privacidad de muchos países fuera de Europa y la necesidad de regulaciones más estrictas para proteger a los usuarios de este tipo de prácticas.
Google y el uso de conversaciones para mejorar IA
Google también ha utilizado los datos de los usuarios para entrenar sus sistemas de IA. En 2019, se descubrió que empleados de Google escuchaban grabaciones de las conversaciones con el asistente de voz Google Assistant para mejorar el rendimiento de la IA. Aunque Google afirmó que las grabaciones solo se revisaban para mejorar la precisión del asistente, este caso desató preocupaciones sobre el uso de datos de voz sin consentimiento explícito.
¿Qué significa esto para nuestra privacidad?
El uso de nuestros datos para entrenar IA plantea importantes desafíos para la privacidad. Aunque muchas de las empresas argumentan que la recopilación de datos es esencial para mejorar sus productos y ofrecer una experiencia más personalizada, el hecho de que muchas veces no se informe adecuadamente a los usuarios ni se les ofrezca una opción clara de exclusión es motivo de preocupación.
Además, la falta de regulaciones estrictas en muchos países fuera de la Unión Europea deja a los usuarios expuestos a que sus datos sean utilizados de maneras que desconocen. Las empresas de redes sociales, como Meta, Google y TikTok, están diseñadas para extraer y utilizar la mayor cantidad de datos posible, lo que les otorga un poder inmenso sobre los usuarios.
¿Cómo protegernos?
Dado que la recolección de datos es una práctica común en las redes sociales, es importante que los usuarios tomen medidas para proteger su privacidad.
Configurar las publicaciones como privadas. Si quieres evitar que tus datos sean utilizados, ajusta la configuración de privacidad de tus cuentas para que solo tus amigos o contactos puedan ver tus publicaciones.
Limitar la cantidad de datos compartidos. Piensa dos veces antes de compartir información personal, fotos o cualquier dato que no desees que las redes sociales utilicen.
Revisar las políticas de privacidad. Mantente informado sobre cómo las redes sociales manejan tus datos y qué derechos tienes según la legislación de tu país.
Exigir más transparencia. Es fundamental que los gobiernos y legisladores trabajen para implementar leyes más estrictas que protejan a los usuarios y aseguren que las empresas sean transparentes en el uso de nuestros datos para entrenar IA.
La era de la IA ha llegado, pero es crucial que como usuarios entendamos cómo nuestras interacciones en línea están siendo utilizadas y qué podemos hacer para mantener nuestra privacidad protegida.